从Agent Psychometrics论文出发,讨论IRT、LLM-as-Judge与LLM能力/Scaffold能力分解如何外推为Agent运行时的任务难度感知机制。
从概率论基本定理出发,用 Pearl 经典报警网络示例引出因子图和 Belief Propagation。面向本科基础读者,不需要先验的统计推断知识。
从最大似然估计的基本概念出发,系统介绍坐标下降法。以抛硬币、线性回归和 Lasso 为贯穿示例,覆盖 MLE 形式化、坐标下降框架、增量更新技巧、凸收敛理论、软阈值算子、正则化路径和工程实现细节。
Reading RFC 9380 and unpacking the real structure behind hashing byte strings to elliptic-curve points.
解释 KZG commitments 为什么依赖 pairing-friendly curves,写出最小 opening verification equation,并把它映射到 EIP-4844 blob workflow。